Buchumschlag

Perseus: A Simple and Optimal High-Order Method for Variational Inequalities

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lin, Tianyi, Jordan, Michael. I.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Optimization and Control Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Specialized Semismooth Newton Method for Kernel-Based Optimal Transport
von: Lin, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

First Order Methods with Markovian Noise: from Acceleration to Variational Inequalities
von: Beznosikov, Aleksandr, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Primal Methods for Variational Inequality Problems with Functional Constraints
von: Zhang, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Variational Inequalities from Data: Fast Generalization Rates under Strong Monotonicity
von: Zhao, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Gradient Descent Ascent for Nonconvex-Concave Minimax Problems
von: Lin, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Two-Timescale Gradient Descent Ascent Algorithms for Nonconvex Minimax Optimization
von: Lin, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Constraints in First-Order Optimization: A View from Non-Smooth Dynamical Systems
von: Muehlebach, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Extragradient Type Methods for Riemannian Variational Inequality Problems
von: Hu, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive, Doubly Optimal No-Regret Learning in Strongly Monotone and Exp-Concave Games with Gradient Feedback
von: Jordan, Michael I., et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Control-Theoretic Perspective on Optimal High-Order Optimization
von: Lin, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Breaking the Stochasticity Barrier: An Adaptive Variance-Reduced Method for Variational Inequalities
von: Jeong, Yungi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deterministic Nonsmooth Nonconvex Optimization
von: Jordan, Michael I., et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Hypomonotone Class of Variational Inequalities
von: Alomar, Khaled, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerated First-Order Optimization under Nonlinear Constraints
von: Muehlebach, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Near-Optimal Real-Time Personalization with Simple Transformers
von: An, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Communication-Efficient Gradient Descent-Accent Methods for Distributed Variational Inequalities: Unified Analysis and Local Updates
von: Zhang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Optimistic Algorithm for Online Convex Optimization with Adversarial Constraints
von: Lekeufack, Jordan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise
von: Gorbunov, Eduard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Solving Hidden Monotone Variational Inequalities with Surrogate Losses
von: D'Orazio, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Delayed-Update Cyclic Algorithm for Variational Inequalities
von: Wei, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unlocking Global Optimality in Bilevel Optimization: A Pilot Study
von: Xiao, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Shuffling Heuristic in Variational Inequalities: Establishing New Convergence Guarantees
von: Medyakov, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving Stochastic Variational Inequalities without the Bounded Variance Assumption
von: Alacaoglu, Ahmet, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ROOT-SGD: Sharp Nonasymptotics and Near-Optimal Asymptotics in a Single Algorithm
von: Li, Chris Junchi, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Mirror Descent-Type Algorithms for the Variational Inequality Problem with Functional Constraints
von: Alkousa, Mohammad S., et al.
Veröffentlicht: (2026)

First-order methods for Stochastic Variational Inequality problems with Function Constraints
von: Boob, Digvijay, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal Local Convergence Rates of Stochastic First-Order Methods under Local $α$-PL
von: Masiha, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Free Non-Ergodic Extragradient Algorithms for Solving Monotone Variational Inequalities
von: Shen, Lingqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Simple, Optimal and Efficient Algorithm for Online Exp-Concave Optimization
von: Wang, Yi-Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Sample Complexity of Online Reinforcement Learning: A Multi-model Perspective
von: Muehlebach, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Penalty-based Bilevel Gradient Descent Method
von: Shen, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Private Algorithms for Stochastic Saddle Points and Variational Inequalities: Beyond Euclidean Geometry
von: Bassily, Raef, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scale-Invariant Neural Network Optimization: Norm Geometry and Heavy-Tailed Noise
von: Zhang, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A Second-Order Perspective
von: Lin, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Principled Penalty-based Methods for Bilevel Reinforcement Learning and RLHF
von: Shen, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Simple and Provable Parameter-Free Adaptive Gradient Methods
von: Tao, Yuanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Accelerated Gradient Method for Convex Smooth Simple Bilevel Optimization
von: Cao, Jincheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simple Stepsize for Quasi-Newton Methods with Global Convergence Guarantees
von: Agafonov, Artem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Penalty-Based First-Order Methods for Bilevel Optimization with Minimax and Constrained Lower-Level Problems
von: Shen, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling
von: Aolaritei, Liviu, et al.
Veröffentlicht: (2025)